Оптимизация для Google AI: Анализ веб-сайта через разветвление запросов

На мероприятии I/O Google продемонстрировал свои планы развития ИИ, анонсировав режим Google AI для пользователей США. Особое внимание привлекла технология разветвления запросов, которая кардинально меняет подход к поисковой оптимизации. Рассказываем, как работает эта технология и каких результатов добились эксперты.

Суть разветвления запросов

Разветвление запросов – техника разбиения сложных пользовательских запросов на целенаправленные подтемы. Когда пользователь обращается к AI-режиму с многосоставным запросом типа: «Как создать прибыльную стратегию монетизации мобильного приложения на 2025 год» ИИ не ищет ответ в одном фрагменте.

Вместо этого система:

• Разбивает запрос на составляющие
• Анализирует подтемы: «стратегии монетизации», «привлечение пользователей 2025», «балансирование монетизации с лояльностью»
• Сканирует контент на соответствие подтемам
• Предоставляет связный обзор

Практический анализ

Для понимания позиции анализируемого веб-ресурса в новой системе был разработан Python-скрипт на базе Claude 4 Opus, который:

• Идентифицирует сложные пользовательские запросы
• Разбивает запросы на подтемы
• Оценивает существующий контент
• Выявляет пробелы в контенте
• Анализирует глубину контента и связи

Важно отметить, что поскольку анализируемый ресурс работает на WordPress, была разработана схема сканирования, основанная на wp-json. Таким образом скрипт будет эффективно работать при использовании WordPress. Для адаптации под другие CMS потребуется настройка с помощью ChatGPT, Claude или Gemini.

Ключевые открытия

1. Эффективность разбиения: Сложные запросы успешно разделяются на 5-6 подтем, но многие важные подтемы остаются упущенными.
2. Пробелы как риск: Отсутствие контента по темам «измерение ROI» и «UX-ориентированная монетизация» напрямую влияет на видимость в ИИ.
Критичность внутренних ссылок: 83% контента классифицировано как «сиротский» без качественных внутренних ссылок.
3. Отсутствие кластеризации: Обнаружено 90 потенциальных семантических кластеров при недостатке структуры хаб/спица.
4. Многоуровневые ответы для сложных запросов: Пользователи ищут многоуровневые ответы для сложных запросов требуют взаимосвязанного контента, отвечающего не только на «что такое X?», но и на «как X соотносится с Y?»

Стратегии оптимизации и создания контента через ИИ

• Фокус на длинных хвостах. Акцентируйте внимание на таких подтемах, как «метрика прибыльности приложений», «как сбалансировать монетизацию и UX».
• Кластеры ответов. Идентифицируйте главные темы, разбейте их на подвопросы и создавайте специфический контент для каждого из них.
• Глубина и E-E-A-T. Осветите ключевые вопросы «Кто, что, почему, когда, как» с сигналами экспертности, авторитетности, опыта и доверия.
• Внутренние ссылки. Свяжите статьи подтем с центральной хаб-страницей и убедитесь, что архитектура вашего сайта понятна для Google.
• Идентификация и заполнение пробелов. Создавайте стратегический контент для отсутствующих тем, включая не только текстовые материалы, но и платформы с визуальным контентом.
• Покрытие полного UX-сценария. Важно понимать, что пользователь, интересующийся «монетизацией», вероятно, также ищет информацию об «удержании пользователей» и «User Acquisition». Также представлены некоторые результаты в формате JSON.

Предупреждение. Полная переработка сайта под разделение запросов может вызвать колебания рейтингов. Разумнее применять подход в конкретных кластерах контента.